論文の概要: Conflict-Free Policy Languages for Probabilistic ML Predicates: A Framework and Case Study with the Semantic Router DSL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18174v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 18:14:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.795694
• Title: Conflict-Free Policy Languages for Probabilistic ML Predicates: A Framework and Case Study with the Semantic Router DSL
• Title（参考訳）: 確率的ML述語のための競合のないポリシー言語:セマンティックルータDSLを用いたフレームワークとケーススタディ
• Authors: Xunzhuo Liu, Hao Wu, Huamin Chen, Bowei He, Xue Liu,
• Abstract要約: ルーティングとアクセス制御システムのクラスは、確率的ML信号に基づいて決定を下す。 そのような2つのシグナルは、著者が分離することを意図したカテゴリで宣言され、同じクエリでしきい値をクリアし、それを静かに間違ったモデルにルーティングする。 本研究では, 実際に支配的な埋め込みの場合, 独立しきい値処理を温度スケールのソフトマックスに置き換えることで, 共ファイリングが不可能なヴォロノイ地域への埋め込み空間を分割することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.868735376461446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conflict detection in policy languages is a solved problem -- as long as every rule condition is a crisp Boolean predicate. BDDs, SMT solvers, and NetKAT all exploit that assumption. But a growing class of routing and access-control systems base their decisions on probabilistic ML signals: embedding similarities, domain classifiers, complexity estimators. Two such signals, declared over categories the author intended to be disjoint, can both clear their thresholds on the same query and silently route it to the wrong model. Nothing in the compiler warns about this. We characterize the problem as a three-level decidability hierarchy -- crisp conflicts are decidable via SAT, embedding conflicts reduce to spherical cap intersection, and classifier conflicts are undecidable without distributional knowledge -- and show that for the embedding case, which dominates in practice, replacing independent thresholding with a temperature-scaled softmax partitions the embedding space into Voronoi regions where co-firing is impossible. No model retraining is needed. We implement the detection and prevention mechanisms in the Semantic Router DSL, a production routing language for LLM inference, and discuss how the same ideas apply to semantic RBAC and API gateway policy.
• Abstract（参考訳）: ポリシー言語における競合検出は解決された問題であり、全てのルール条件が鮮やかなブール述語である限りは解決される。 BDD、SMTソルバ、NetKATはすべて、その仮定を利用しています。 しかし、ルーティングやアクセス制御システムの増加は、その決定を確率的ML信号(類似点の埋め込み、ドメイン分類器、複雑性推定器)に基づいている。 そのような2つのシグナルは、著者が分離することを意図したカテゴリで宣言され、同じクエリでしきい値をクリアし、それを静かに間違ったモデルにルーティングする。 コンパイラには何の警告もない。 我々は、この問題を3段階決定可能性階層として特徴づける -- クリップ競合はSATを介して決定可能であり、埋め込み競合は球状キャップ交叉に減少し、分類器競合は分散知識なしでは決定不能である -- と、実際に支配的な埋め込みケースに対して、独立しきい値処理を温度スケールのソフトマックス分割に置き換え、コフィリングが不可能なヴォロノワ領域に埋め込み空間を分割することを示す。 モデルの再訓練は不要。 LLM推論のための生産ルーティング言語であるSemantic Router DSLで検出・防止機構を実装し、同じ考え方がセマンティックRBACやAPIゲートウェイポリシーにどのように適用されるかについて議論する。

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